적응형 퍼지-신경회로망을 이용한 하천 홍수위 예측

Abstract

최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 국지성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있다. 국지성 집중호우의 발생이 증가함에 따라 도시형 중소하천에서의 홍수 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 대하천뿐만 아니라 중·소하천에서도 홍수 예·경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예·경보 체계의 경우 강우로부터 유출량을 계산하는 전과정에서 전처리과정과 주계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 각 과정에서 발생한 오차들이 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 많은 오차들을 내포하고 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료를 필요로 하고, 자료수집 및 처리과정에서 불확실성이 증대된다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예·경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키기 위해 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 홍수기 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망 기법을 사용한 자료 지향형 모형(data driven model)으로 기존의 물리적 모형(Physically-based Model)의 구축과정에서 필수적이었던 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료 및 수위자료와 같은 입·출력 자료만을 이용하여 모형을 구축하고 수위 예측을 실시할 수 있다. 모형 구성을 위한 입력 자료로는 시계열 강우자료와 수위자료를 사용하였고, 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다. 본 연구에서는 탄천유역의 2003년부터 2005년까지의 강우사상을 이용하여 모형의 적용성과 타당성을 검토하였고, 2006년 실제 강우에 모형을 적용한 결과 실제 수위를 큰 오차 없이 모의할 수 있었다.